Торговый бот для скальпинга с ML-моделью: План разработки

Обзор

Этот документ описывает 50-дневный план разработки скальпирующего торгового бота с интеграцией машинного обучения. Проект разбит на 5 этапов: проектирование, базовая реализация, интеграция ML, тестирование и релиз.

---

Этапы и сроки

1. Подготовка и проектирование (Дни 1–7)

Цели:

• Выбор архитектуры (MVC, event-driven или микросервисы).
• Определение API бирж (Binance, Bybit и др.).
• Настройка среды (Git, CI/CD, виртуальное окружение).
• Выбор ML-фреймворка (TensorFlow/PyTorch) и алгоритмов (LSTM, градиентный бустинг).
• Проектирование БД (PostgreSQL/Redis для кэша).

Риски и решения:

Риск	Решение
Задержки доступа к API	Использовать тестовые ключи/sandbox-режим.
Сложности выбора модели	Начать с готовых решений (например, tsfresh для фичей).

---

2. Базовый функционал (Дни 8–20)

Задачи:

• Подключение к биржам (WebSocket/REST API).
• Парсинг данных (свечи, стаканы, объемы).
• Простая стратегия (например, MA-кроссовер).
• Безопасное хранение API-ключей (шифрование).
• Настройка логирования и мониторинга (Prometheus/Grafana).
• Юнит-тесты для критических модулей.

Риски и решения:

Риск	Решение
Высокая задержка	Оптимизация кода, асинхронность (asyncio).
Ошибки исполнения ордеров	Режим dry-run перед реальной торговлей.

---

3. Интеграция ML-модели (Дни 21–35)

Задачи:

• Обучение модели на исторических данных (фичи: цены, RSI, OBV).
• Реал-тайм инференс в боте.
• Управление рисками (стоп-лосс, позишн-сайзинг).
• Бэктестинг (Backtrader/Zipline).

Риски и решения:

Риск	Решение
Низкая точность модели	Ансамбли моделей или пересмотр фичей.
Перегрузка сервера	Кэширование, оптимизация инференса (ONNX).

---

4. Тестирование и оптимизация (Дни 36–45)

Задачи:

• Стресс-тесты API (лимиты запросов).
• Бэктесты на разных рынках (BTC, ETH, мемкоины).
• A/B-тесты стратегий (ML vs. rule-based).
• Алерты в Telegram при ошибках.
• Оптимизация скорости (микросекунды критичны для скальпинга).

Риски и решения:

Риск	Решение
Переобучение модели	Валидация на out-of-sample данных.
Блокировка API биржей	Резервный сервер как фолбэк.

---

5. Подготовка к релизу (Дни 46–50)

Задачи:

• Деплой на VPS с низкой латентностью.
• Документация (API, настройки стратегий).
• Демо-запуск для фокус-группы (трейдеры).
• Планирование пост-релизных фич (арбитраж и др.).

Риски и решения:

Риск	Решение
Перегрузка сервера	Горизонтальное масштабирование (Kubernetes).
Недоверие пользователей	Прозрачная статистика (PnL-графики).

---

Критерии успеха

• Функционал: Работа с биржами, ML-предсказания, автотрейдинг.
• Тестирование: 95% покрытия логики, <0.1% ошибок при 1000 RPS.
• Готовность MVP: Возможность безопасного запуска в реальную торговлю.

---

Матрица рисков

Риск	Вероятность	Влияние	Меры реагирования
Изменения API биржи	Высокая	Критично	Регулярные обновления, мониторинг.
Потеря депозита из-за бага	Средняя	Катастрофа	Лимиты убытков, sandbox-тесты.
Низкая точность ML в реальной торговле	Средняя	Высокое	Rule-based фолбэк (trailing stop).

---

Гибкость процесса

• Раз в 2 недели — ретроспектива и корректировка (тюнинг модели, смена биржи).